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然而，本书的重点并不在于技术。证析的目的是使用数据提升决策质量，它是思想、方法、组织、商业、系统、技术几方面共同作用的结果。并且，除了IT技术之外，统计学、哲学、经济学、管理学、社会学、心理学等学科的思想与发展也必将对其产生重大影响。本书是作者从思想与业务的角度对证析进行探讨的一个尝试。全书在前言部分之外，分为上下两编。上编对证析所处的时代背景、证析对传统决策方式的挑战、证析在企业中的应用案例进行介绍，并着重介绍了实验在指导社会实践中的思想和实例。下编主要从证析对企业的价值、为了发挥证析的价值而在企业组织架构、考核体系、决策流程、组织文化等方面应有的考虑。除了介绍最新的管理思想与企业实践之外，因为证析的着眼点是数字与决策，所以贯穿全书也不可避免会涉及对科学研究方法的探讨。 關於作者： 郑毅，本科毕业中国科学技术大学，于计算机科学与技术系获理学学士学位，于信息科学与电子工程系获工学学士学位。于中国科学院计算技术研究所获计算机专业工学硕士学位。作者专业领域为人工智能、数据挖掘，并对复杂系统方向也有长期的兴趣与关注。作者曾供职于多家软件公司从事商务智能、数据挖掘等方面工作，长期为大型企业提供数据分析、商业咨询等方面服务，具有丰富的接触与分析海量数据的经验，并有丰富的商业领域业务实践经验。作者的教育背景、从业经历以及兴趣范围是本书诞生的基础。本书是作者独立研究的成果。作者申请国家发明专利两项，并有译著出版。 目錄： 序言 前言 上 编 第一章 决策的误区 第一节 “理论”和“专家”的误区 第二节 方法的误区 第三节 人的误区 第二章 实验及其应用 第一节 实验与循证医学 第二节 实验与政策制定 第三节 营销与商业实验 第四节 实验的障碍 第五节 附：实验以及对消费者行为的理解 第三章 数据及其影响 第一节 数据搜集 第二节 信息流动 第三节 计算及其影响 第四章 数据在企业中的应用 第一节 客户洞察与沟通 第二节 客户风险评估 第三节 客户服务中心 第四节 人力资源管理 第五节 定价与收入管理 第六节 Netflix一个互联网案例 第七节 机器自动交易 下 编 第五章 证析的价值 第一节 对企业的价值 第二节 对提供商的价值 第三节 信息的外部性 第四节 信息的价值 第六章 证析的资源 第一节 人才的组织与激励 第二节 资源的获取及应用 第三节 产品、研发与服务 第四节 团队组织架构范例 第七章 证析的考核 第一节 评估的困难 第二节 评估机制的构建 第三节 投资回报管理 第四节 决策的考核 第八章 证析与决策 第一节 证析与决策流程 第二节 决策与决策角色 第三节 问题与自动决策 第四节 数字证据的局限 第五节 人与机器 第六节 不 內容試閱： 第一章 决策的误区 正如美国前白宫经济委员会主任、哈佛大学教授与前校长Lawrence Summers所认为的那样，我们正处在历史的转折点。“我怀疑200年后的后人书写我们这段历史时，他们会发现我们所处时代人类思考方式发生了重大的变化，那就是我们比以往的任何时代在更多的事情上变得更加理性，我们更多以数据为依据分析思考问题。” 任何人都不会否认，我们正处在一个数据极大丰富的时代。据IDC的一份调查显示，2007年人类产生或复制了近3亿TB的数据，如将其与汇聚了人类知识精华的美国国会图书馆书籍中所包含的20TB文字信息量相比较，3亿TB是它的1 500万倍。如将这些数据刻录成739MB容量的光盘，光盘摞在一起的厚度几乎能从地球到月球走一个来回。人类产生的数据还在飞速增长，到2020年人类产生或复制的数据将超过350亿TB，13年的时间中增长百倍以上。 如果具体到一个企业，现在一个普通的企业拥有数TB的数据甚至数万TB的数据，这些数据记录了企业运营的方方面面。并且，任何一个人都可以方便地从互联网获取无穷的信息。这些企业内部的、外部的信息都有可能为企业的决策提供有力的支持。很明显，对如此海量数据的处理超出了人脑力能力，人类必须借助机器的力量才能应对如此海量的数据。机器将在人类决策中占据越来越重要的地位。 让机器进入人类决策领域一直是一个敏感而充满争议的话题。人们能容忍火车比人类跑得快，能容忍起重机比人类更有力量，甚至能容忍计算机能比人类更快速地计算加减乘除，但是如果想到计算机可能比人类更聪明、更明智就会让人抓狂。本书不想卷入机器是否会有智能这种极易陷入哲学探讨的争论中，本章的目的也绝不是说人的智能不如机器的计算。不过，历史发展使得机器进入人类决策领域将成为一个不论你是否情愿都无法改变的趋势。人类所能做的只是探讨人与机器的相处之道，尽可能地发挥机器的潜力为人类造福。 虽然机器在人类的决策将占据越来越重要的地位，但是传统思考方式还占据着决策的统治地位，人们还更愿意相信经验、直觉、拍脑袋这些沿用了数百年甚至数千年的决策方式。正因为我们处在历史的转折点上，我们有必要在探讨数字如何改变人类决策方式之前，先检讨一下传统的决策方式存在的误区甚至错误。有些错误是方法的错误造成的，而有些错误是由于人本身的局限性造成的。 在开始讨论之前先声明一点，虽然本章的主要目的是讨论理论与专家在判断与决策过程中存在的误区与偏差，但这里绝对不是说理论和人一无是处。本书还将随着内容的展开深入探讨人与数字或机器之间的优点与不足，两者互有优劣。本章的主要目的是指出人们有意无意犯下的忽略或有意忽视事实与证据的错误。证析强调的是使用数据与证据影响决策，数据影响决策的最重要手段就是通过证据支持或反驳人们决策时所依据的直觉、常识或所谓“理论”。如果人们从思维或方法上就忽略证据的作用，那么所有搜集和分析数据以期获取证据的努力全部是徒劳的。本人并不反对某些人通过对某领域的深入研究而具备更丰富的知识成为专家并构建理论，本人对此表示钦佩。本人所反对的是某些信口开河的、故步自封的、狭隘自私的所谓“专家”；反对的是用专家的头衔、华而不实的所谓“理论”自上而下精英主义地灌输观念与建议。本人拥护的是以事实证据为依据、自下而上、平等主义地、开放地探讨各种可能性。本人并不准备在科学或伪科学、正确或错误、客观与否等问题上过多纠缠，而更关注理论、建议与实践是否有效，将决策的有效性作为最重要的衡量标准。在一个开放的、竞争的环境中，人们用证据尤其是量化证据支撑或反驳各种建议与决策，并用证据检验决策的有效性，这也将是贯穿全书的重要主题。 虽然本书的副标题是大数据与基于证据的决策，然而，书中很少涉及大数据处理所需的技术细节。诞生于二十一世纪的大数据的现象为本书提供了时代背景，而基于证据的决策的思想则可追溯到诞生于2500年前古希腊的理性主义。在理性主义思想的激励下，“人类和神明本为一家”，具有神性的人类有信心凭借自己的力量探索世界的奥秘。它孕育了科学的诞生。自然科学的发展逐步蚕食着人类心灵中迷信、教条、权威的位置。技术的发展在方便人类生活的同时催生了大数据的生产，这使得人类第一次有机会超越内省、小范围观察、个案研究对人类自身有了新的认识工具。正如望远镜的发明对天文学的影响，大数据这个新工具的产生将对社会科学以及其他认识人类、影响人类的尝试产生影响。大数据赋予人们挑战传统、教条、权势、权威的工具，赋予人们以一种理性态度去认识人类，影响人类的机会。而理性主义的精神将不可避免成为证析取得成功的关键，没有独立的探索真相的理性主义，证析将不可避免成为传统、教条、权势、权威的附庸。这种探索精神和迷信少数权威的自上而下的精英主义相悖。但是，大数据这个现象本身存在矛盾。一方面由于技术、设施、便利性等原因，使得大数据的访问与分析成为少数“精英”个体与组织的专利。另一方面，数据分析与应用中的这种理性主义精神又与精英主义相悖。这两方面的主题是本书在努力尝试解决的主题，坦率地讲，这些尝试并不令人满意，这也是作者的一个探索过程。作者拥护的是理性主义，这体现在本书的显性或隐性的表达中。然而，理性主义在当下只能称为理想主义。作者只能寄希望于大数据赋予没有显赫地位的分析者以利器的同时也赋予其足够的自尊与骄傲，而现实世界对其结果的检验也促使分析者足够的谦逊与节制，自信与节制是理性主义诞生所必不可少的两个条件。 第一节 “理论”和“专家”的误区 在很多领域我信赖专家，当我的牙齿坏了，我会去找牙科医生而不是我的大学老师帮我修补；当我出门旅行，我坐的飞机一定是由专业飞行员而不是由读者你所驾驶的；下国际象棋，“棋后”谢军肯定每盘都能赢我。在修牙，驾驶飞机，下国际象棋方面存在专家，他们比其他人知道得更多，我们可以信赖他们的专业水平。我们能否相信各个领域都有那么一群专家，在某个领域具有与众不同的专业素养，我们在遇到问题的时候可以向“专家”求助？但是，现实往往令人失望。 “专家”曾经是一个让人肃然起敬的头衔，然而现在是一个“专家”充斥的年代，如果你打开电视，草草扫过几个频道，你就能遇到形形色色的“专家”。他们在大到国计民生、经济形势，小到股票涨落、养生保健的各个领域生产着形形色色的意见。各种各样时事评论类的新闻上，经常会引用专家的言论，“据专家预测……”。这些“专家”看起来对他们的预测很自信，说起来头头是道，但他们真的能够有效地做出预测吗？我们看一看2008年记忆犹新的几个糟糕的预言吧。 预言：“我相信我们处在增长期。” ——美国总统乔治·布什，2008年7月15日 现实：从2008年7月份起，美国GDP下降0.5%。 预言：“房屋销售的上升趋势将在2008年延续。” ——美国房地产经纪人公会（National Association of Realtors）杂志头条 2007年12月9日 现实：2008年12月23日，该协会宣称2008年11月份房屋销售同比下降11%，是1929年大萧条以来的最大降幅。Peter Coy，“Worst Predictions about 2008”，Businessweek，January 29，2009，p25-26. 也许有人会说“专家”的这些预测错误只是偶尔出现。但是，确实如此吗？我们有必要对此进行更深入的探讨。 似是而非的“理论” 当我们遇到疑难问题，却无缘亲聆大师的教诲时，一个很自然的选择是去书店或者图书馆查查大师们在这个问题上怎么说，大师提出了什么样的理论指导我们目前的实践。我有逛书店的习惯，每次去书店都发现管理学图书、商业图书占据了各家店面最显眼书架的大量空间。超市的最好货架一般都会留给那些最应时，最能给超市带来大量收入的商品。看来管理学图书、商业图书也像超市里情人节的巧克力，寒冬季节的防寒用品一样是书店的时髦商品，并十分畅销。 然而，站在书架前还没等你翻开一本书好好浏览一番，单单书名就能把你搞得头昏脑涨。书架上最为显眼的位置摆着一本书，白色的封面，封面上部的五分之一是红色，封面中部用醒目的黑体字写着书名：“细节决定成败”。这个口号现在是一个热门话题，办公室里经常听人提起，仿佛值得一看。当你刚刚想拿起它翻翻，另一本相似装帧的书跃入了你的眼帘，这本书也是用红色和白色做封面，只不过把红色作为主色，而白色只占封面三分之一的面积。并且和前一本书相反的地方是红色在下面、白色在上面，看来这本书是和前一本书对着干的，果然封面正中用醒目的黑体字写的书名是：“战略决定成败：细节主义缓期执行”。正当你无所适从的时候，“和事佬”出现了，一本封面通体黄色的书《对称管理：战略与细节的对称决定成败》出现在你的眼前。 你想先不去理会那三本书的争论，去看看别的书吧，别的书也没让你太轻松。一本书的书名是“创新制胜”，旁边一本书的书名就是“颠覆：模仿制胜”。一本书的书名是“诚信：企业品格的力量”，旁边就有一本笔名为“忠实”的作者编的《经商厚黑学》。在满架的探讨如何提升客户满意度、创造客户忠诚的图书旁边躺着一本《老板第一、客户第二》。如果抛开书名，再翻翻书的内容则更会让你头晕脑涨：有的建议雇佣魅力超凡的CEO，有的建议雇佣谦逊朴实的CEO；有的建议拥抱复杂性，有的建议尽可能简化。 你可能觉得这些商业建议彼此矛盾，甚至有些哗众取宠。如果你向书的作者指出这一点，也许他们只会微微一笑。他们是不是真的相信这些观点并不重要，重要的是这些观点养活了一批“大师”。“大师”的英文是guru，原意是指印度教或其他宗教的精神导师，在商业领域外这个词往往是一个略带揶揄的贬义词。但是，向你兜售如何管理公司的那些人却争先恐后地登上“大师”的祭坛。在每个机场的书店你都能在循环播放的录像里遇到这些穿着中式服装或笔挺西装的“大师”，他们声音洪亮、红光满面、精神亢奋地向听众宣讲他们的观点，你就应该知道这些观点让他们过上不错的生活。 如果在这些激情宣灌之下，你还保持了一丝理性，质疑一下这些观点是否真的有效。“大师”们听到你的问题也许会以居高临下的态度向你重复一遍他们的观点，让你不好意思地觉得自己过于愚钝没有听懂“大师”的点化。不过，“大师”们从来不必担心他们的观点是否真的有效。因为这些兜售观点的“大师”以及很多和作为“准大师”的咨询顾问只要有事情做就能得到报酬（“大师”们赚演讲的出场费，咨询顾问按人工日收费），他们很少会根据是否为企业创造了价值而得到报酬。甚至相反，如果他们的建议造成了麻烦，还能带来新的咨询机会，带来额外的收入。 这些兜售观点的人赚了多少钱我不关心，如果他们的建议真正能给企业带来巨大的利润，则请教“大师”所付出的高价确实物有所值。我所关心的是他们自封为权威人士，我们普通人也把他们视为权威人士，但他们的建议真的有效吗？他们都将自己的观点视为“科学的管理方法”，他们的理论真的像科学定理一样经受得住考验吗？ 首先，这些理论是不是对其概念有严格的定义呢？大家都听到过“以客户为中心”这个观点，这个观点宣称企业应深入理解客户需求，组织企业的产品研发、营销、服务等各方面资源为满足客户需求服务。这个观点的基本出发点没有错，毕竟如果不能满足客户的需求，企业存在就没有意义。但什么才是“以客户为中心”呢？客户有各种各样的需求，企业应该满足客户的哪些需求不应该满足哪些需求呢？“以客户为中心”的边界是什么呢？对这个问题的理解就像一百个《红楼梦》读者的眼中有一百个林妹妹一样，每个人都会给出自己不同的答案。 其次，很多理论的论述往往是不可证伪的。讨论中往往陷入这样的局面：一方面“以客户为中心”确实不错，但另一方面“以产品为中心”也有其优点。应该说《细节决定成败》没错，《战略决定成败》也没错，《战略与细节的对称决定成败》也没错。之所以看起来相互矛盾的观点都没错，那是因为这些观点的陈述都是不可证伪的。当你的企业执著于细节却失败的时候，会有“大师”跳出来批评你选错了战略，在错误的方向上花费了太多的精力。当你的企业花费了大量的精力制定了完美的战略却仍然失败了，又会有另外一批“大师”跳出来批评你的执行不到位，或批评你花了太多时间制定战略而错过了执行战略的时机。总之，大师们的理论永远都没有错，错误的只是那些将理论付诸实施的人。 第三，这些理论是不是能够经得起严格的验证呢？有没有证据表明我们按照这些理论的指导一定能成功呢？还是拿“以客户为中心”为例，零售业的“以客户为中心”往往意味着微笑服务、对顾客更有彬彬有礼。至少国际连锁便利店7?Eleven曾经做出这样的理解，他们曾经为那些对顾客更加彬彬有礼的店员设立了百万美元大奖。然而，事后研究人员对7?Eleven进行了一项实地的实验研究却给出了相反的结论。在10周内，研究人员通过对店员的培训提高店员的礼貌程度。原来只有33%的顾客在进门时受到了招呼，而实验中这个比例提升到了58%；原来只有32%的顾客受到了微笑服务，而实验中这个比例提升到了49%。但是实验结果却表明，让店员更加彬彬有礼反而降低了店面的销售。很显然，在拥挤的店铺中，匆忙的顾客在意的并不是店员是否对他微笑了，他们更在意的是能不能快速选好商品，快速离开商店。Jeffrey Pfeffer，Robert I.Sutton，Hard Facts，Dangerous Half?Truths and Total Nonsense：Profiting From Evidence?Based Management，Harvard Business Press，2006，p38. 中译本：王恒、闾佳译，《你所知道的管理都是胡扯》，中国人民大学出版社，2009年。任何人都知道物极必反的道理，但是这些理论很难告诉实践者“极”在哪里，很难告诉实践者按照他们的建议进行投资，一分投资有几分回报，投资到什么程度反而会对企业有负面的影响。 “大师”们宣扬观点的时候往往向你许诺遵照他们的“原则”去做是通向成功之路。但是，如上面讨论的，这些“原则”不一定经得起推敲和检验。他们提到的都有一定价值，这些“原则”为我们在进行决策时提供了思考的角度。在进行企业运作时，需要考虑客户的需求，也需要考虑自身产品的定位与能力；需要考虑战略，也需要考虑细节的执行。但是如果想通过“大师”们所鼓吹的一两个观点就达到企业的成功，那是不可能的。就如诺贝尔奖和图灵奖得主司马贺（Herbert Simon）的比喻： 储藏室空间，当然是住宅设计的重要指标，但是，如果完全根据“储藏室空间最大化”的观点来设计，全然不考虑其他指标的话，设计出来的房屋至少是不平衡的。Herbert A.Simon著，詹正茂译，《管理行为》，机械工业出版社，2007，p37。 如果能够以一种清醒且略带批判性的眼光去听“大师”的演讲或读“大师”们的著作，我们还是会从中得到一定收益的。这些演讲或著作能提醒我们需要从这样或那样的角度看问题，让我们思考问题的角度更加全面。让我们知道，如果按照他们所说的方法去做“可能”取得成功。从这个角度来说，我们还是要感谢这些“大师”的。但是，需要注意的是，这些“大师”的理论不能像其他自然科学学科的定理那么严密，不能像万有引力定律一样给出各个变量之间明确的、可以验证的关系。所以，我们在得到了各种“教诲”，考虑了问题的各个方面之后，应该权衡各方相互矛盾的利益关系，然后做出自主的选择。毕竟，如果我们完全按照“大师”的指导去行动却失败了，只有我们自己尝苦果，那时候恐怕早已经没钱去支付“大师”们的高额出场费，“大师”们早已不知所终了。 所谓的“专家” 管理大师根据其理论做出的商业决策的绩效究竟如何？这个问题难以回答。不过这里看看和管理决策相关的一个领域——基金投资，在基金投资领域的那些专家表现到底怎么样呢？ 根据南方基金风控策略部总监刘治平统计的数据显示，从2007年1月1日至2009年12月8日，纳入统计范围的130只偏股型基金中每年的业绩均排名前30%、前40%、前50%的基金仅分别有3只、6只、12只。……值得一提的是，仅有六只连续三年进入业绩前40%的基金大多为明星基金经理掌控。http：fund.cnfol.com091217105，1484，6975250，00.shtml.我们先看一下这130只基金中最顶尖的那几只，也就是连续三年业绩排名在前30%的那三只。我相信，基金公司一定会大力宣传这三只连续三年排名前30%的基金，并且给那些明星基金经理异常丰厚的报酬，因为公司认为正是这些明星基金经理造就了优质基金，他们将基金的成功归功于基金经理的出色能力。 但是，我们可以做一个简单的思想实验。假设我们有一枚硬币，抛掷这枚硬币有30%的可能性出现正面，有70%的可能性出现反面。我们让每只基金的基金经理每年抛这枚硬币，如果出现正面就给这只基金授予一个“优质基金”的称号。那么，第一年抛硬币之后，130只基金中的30%，也就是大约39只基金被授予第一个“优质基金”称号；第二年继续抛硬币，第一年被授予“优质基金”称号的39只基金中的30%也就是12只被授予第二个“优质基金”称号；第三年继续抛硬币，12只连续两年荣膺“优质基金”称号的基金中有3只获得了第三个“优质基金”称号。从这个思想实验可以看到，即使用抛硬币的方式来随机选择，130只基金里面也总有三只基金连续三年排名在前30%，而掌控这三只基金的基金经理也可以被封为“明星基金经理”了。如果你认为文中提到的现象是“中国特色”的股市造成的结果，我们也可以看看国外的一些研究。Todd E.Petzel等人曾经对162位投资机构的财务管理者的绩效进行研究。研究结果表明，1991年至1994年四年间绩效排在前25%的财务管理者（共41位），在1995年至1998年四年间一半（19位）的绩效排在前50%，另一半（22位）绩效排在后50%。参见Todd E.Petzel，“Is It Luck or Is It Skill？”，Dec.1，2001，http：www.azimuthtrust.comarticles2001article1201.html。如果你认为我的观点有些偏激，你可以修改一下这个思想实验中的硬币，把它修改成有40%的可能性出现正面，50%的可能性出现正面，看一下会出现什么结果，再把思想实验的结果和新闻中的数字进行一下比较，会发现两者数据之间存在惊人的吻合。正如Taleb所说：“我们往往认为交易员能够赚钱，是因为他们是好的交易员。或者我们应该倒果为因：我们认为他们是好的交易员，只是因为他们赚了钱。一个人有可能完全靠随机现象而在金融市场赚钱。”Nassim Nicholas Taleb，Fooled by Randomness：The Hidden Role of Chance in the Markets and in Life，Random House，2005，p79. 中译本：盛逢时译，《随机致富的傻瓜》，中信出版社，2007年，p83。这种因果倒置的逻辑也是鲁迅先生笔下未庄人的逻辑，他们认为阿Q被枪毙是罪有应得，“至于舆论，在未庄是无异议，自然都说阿Ｑ坏，被枪毙便是他的坏的证据：不坏又何至于被枪毙呢？” 你可以再把这个思想实验更改一下，看一下网球界的情况，就会知道什么是真正的“明星”。每年网球界有四个最为重要的顶级赛事被称为四大满贯赛事，中国选手李娜在2011年历史性地夺得了法国网球公开赛的冠军，法国网球公开赛就是四大满贯赛事之一。单打选手需要经过五轮比赛才能进入四强，也就是参赛的128名世界顶尖选手中只有132的机会能够进入四强。现役最伟大的男子网球选手费德勒曾经连续23次闯入大满贯赛事四强。你可以把上面思想实验中的硬币出现正面的概率改成132，并假设每次都是相同的128名选手参赛（这个假设并不重要）。如果选手进入四强也是拜运气所赐，那么连续三次进入大满贯四强的人数只有千分之四个人，几乎不可能有人能够连续三次进入大满贯赛事的四强。一位选手希望凭运气连续23次进入大满贯赛事四强，只有2.4×10-35的可能性，约四千亿亿亿亿分之一。截至2010年1月31日澳大利亚网球公开赛结束时，费德勒所取得的战绩包括连续23次闯入大满贯赛事四强，16次获得大满贯赛事冠军。2010年第二场大满贯赛事，法国网球公开赛中费德勒止步于八强。如果更为再严谨一些，计算费德勒自1999年到2010年参加的46次大满贯赛事中，如果单靠运气在任意连续23次比赛中进入四强的概率为5.6×10-34，也只是正文中所说概率的23.2倍，不影响结论。像费德勒这样能够长期盘踞在职业排行榜前列的运动员才是真正的“明星”，他们的成绩虽然也受随机性的影响，但他们在很大程度上能够真正掌控比赛的结果。至少，费德勒这样的“明星”和基金经理那样的“明星”之间的差别就是，如果按照明星基金经理的评选标准，总有那么几位基金经理由于运气好，靠扔硬币连续几年荣膺明星基金经理的称号，而我们要等上数千亿亿亿亿年才有可能靠扔硬币扔出一个费德勒那样的网球明星。 没人能否认，才能和运气都是决定成功的重要因素，但是才能和运气哪个对成功更重要就众说纷纭了，不同领域才能和运气起到的作用不一样。在网球运动中，像费德勒这样的明星取得成功更多依靠出色的网球才能。当然也会有一定运气的成分在里面，不过运气的成分相对比较小。而如果某人掷骰子赢了一笔钱，大家都会说他的运气好，很少有人会说他掷骰子技术好（出老千儿诈骗的情况除外）。如果说网球和掷骰子算作才能和运气分别占统治地位的两个极端，中间地带其他领域里面是运气更重要还是才能更重要就没有那么清晰了。 作为外行，我不能判断炒股与基金管理的成功是取决于运气一端还是取决于才能一端，但是至少通过上面的例子可以看出炒股或基金管理的成功中运气是一个很重要的因素。有关交易员是靠才能还是靠运气获得成功这个主题，Taleb的《Fooled by Randomness》有更为生动的讨论。另外，Amit Goyal等人的《The Selection and Termination of Investment Management Firms by Plan Sponsors》也曾经对3 400个退休金计划、慈善基金进行十年追踪研究。研究结果表明，虽然那些因为业绩不好而被辞退的基金经理与因为业绩好而跳槽的基金经理在被解雇或跳槽前两年的收益率有很大的差别，但是在此之后两年两类人所管理基金的收益率差异并不大。然而，基金经理为了让自己的巨额报酬看起来更合理，他们会把由于运气造就的成功更多地归功于自己的才能。他们本人也坚信自己的成功绝对不是出于偶然，而是正确的“策略”导致了成功。据此，他们会发展出一套又一套的理论。这些理论可能是“每天都穿红袜子操盘”这样的近乎迷信的理论，也可能是某些貌似有道理并且经过复杂让人费解的计算的而得出的理论。不管怎样，因为他们的报酬越和他们所掌握的基金在市场的绩效挂钩，他们越不想让别人、也不想让自己相信是运气而不是能力使得他们获得了高额的回报，从而他们越会坚持自己的理论。并且，一次又一次的“成功”（虽然是拜运气所赐）让大把大把金钱流入腰包，也会让他们一次又一次的增加自己对理论的信心，直到某天赔得血本无归为止。 如果说很多明星基金经理不是因为有能力或其理论正确的因导致赚钱的果，而是因为赚钱的果而被认为有能力，其中存在因果关系的倒置的话，那么同样的因果关系倒置也可能出现在某些管理咨询公司的宣传上。贝恩咨询（Bain Company）是拥有3 500人，年收入超过13亿美元的美国顶级咨询公司。公司网站介绍的最醒目位置有一张折线图，折线图上是从1980年到2010年贝恩咨询客户的市值变化和标准普尔500的指数变化对比。据此，贝恩咨询宣称：“我们的客户增长速度是市场平均速度的四倍。”“我们追踪客户的结果，我们关注客户的成功……我们有和客户一样的追求结果的激情。”这些宣传都会让人以为贝恩咨询是一个结果导向的咨询公司，并且贝恩咨询能够帮助它的客户在市场竞争中保持与众不同的领先地位。首页中的另外一句话更诚实一些：“那些领先市场的公司更愿意和我们合作”。毕竟只有绩效好的公司、在市场上赚钱的公司才有能力支付每位咨询顾问每年数百万元人民币的咨询费用。 所谓的“卓越” 可能有些人不赞同我的观点，认为他们所面临的问题和基金经理所面临的不一样。并且，他们也看到了根据“大师”们的理论所进行的干预确实让情况有所好转，眼见为实，所以他们的成功不是拜偶然性所赐。但是，不要乐观，现实情况未必如此。 这里可以通过其他领域的一个简单例子来说明为什么一些似是而非的理论之所以看起来有效，并不是因为理论的正确性所致，只不过是拜随机性所赐罢了。在此之前先介绍随机性世界的一个现象，叫做“向平均值的回归”。每个人都知道，孩子的身高和父母的身高相关，不然也不会有那么多征婚广告中的女方以后代身高为理由对应征男士的身高作出要求。但是其中的相关不是绝对的，存在一定偶然性——没有任何人能根据父母的身高准确地预测出孩子的身高。达尔文的表弟高尔顿曾对400位父母和他们超过900名成年子女的身高进行分析。分析结果表明，高个子父母的子女通常也较高，但通常要比父母矮一些。矮个子父母的子女身高通常也较矮，但是通常要比他们父母高一些。也就是子女的身高更多“向平均值回归高尔顿所提出的“回归”（regression）也是现在统计分析中应用最为广泛的回归方程中“回归”二字的起源。”。姚明身高2米26，我们能够预期他的儿子长大后会比一般人高，但不会指望他的儿子长大后会超过2米26。NBA巨星科比·布莱恩特2006年1月22日在率湖人队击败猛龙队并获得单场最高的81分之后，我们不会指望他的下一场比赛还会获得这么高的分数。“向平均回归”是体育界一个普遍现象，例如某运动员因表现突出而登上《体育画报》的封面，之后一段时间他的运动成绩一般都会有所下滑，这被称为“《体育画报》厄运”。 然而，有人没有注意到偶然世界中的“向平均回归”的规律而构建出他们自己的理论。卡尼曼曾经对飞行教练进行观察，飞行教练会严厉斥责甚至侮辱这一轮飞得很糟糕的飞行员，他们相信这能让飞行员飞得更好。并且他们观察到的经验也验证了这一点，也就是受到辱骂的飞行员在下一轮确实飞得更好一些。然而，其实这也是“向平均回归”的一个结果，不论辱骂还是鼓励，飞得很糟糕的飞行员下一轮都会飞得好一些。同样，无论辱骂还是鼓励，飞得很棒的飞行员下一轮都会飞得更一般。所以，有些看起来在危急时刻所采取的力挽狂澜的措施真的起了作用，并不是因为措施有效，只不过是因为“否极泰来”，事情不会一直这么糟糕罢了。在这里，眼见不一定为实。 管理界也有很多“大师”受到“随机性”以及“向平均回归”的愚弄。1982年，汤姆·彼得斯（Tom Peters）出版的《追求卓越》一书极为畅销，该书到目前为止至少已经售出超过600万册。此书的畅销使得管理学进入寻常百姓家。彼得·德鲁克曾经不无揶揄地评论道：“当玛丽姑妈要送给侄子一份中学毕业礼物时，她送给他一本《追求卓越》，大家都知道，管理学已经成为大众文化的一部分。”《追求卓越》一书的作者宣称他们的结论是建立在对卓越企业研究的基础上的。他们通过6个衡量企业财务状况的标准定义了卓越的企业，这些指标包括“组合资产增长率、组合权益增长率、市价对账面价值的平均比率、总资本的平均回报率、股票的平均回报率、销售的平均回报率”。他们认为20年间（1961-1980年），这6项指标至少有4项处于领先地位的企业才算卓越企业，据此他们筛选出62家企业。进一步通过让行业专家在创新性方面进行评估，他们从中筛选出43家企业。根据对这些企业的研究，汤姆·彼得斯归纳了企业成功的八项特质“崇尚行动、贴近客户、自主创新、以人促产、价值驱动、不离本行、精兵简政、宽严并济”。Tom Peters，Robert H.Waterman，In Search of Excellence：Lessons From America’s Best?Run Companies，1982. 中译本：戴春平等译，《追求卓越：美国优秀企业的管理圣经》，中央编译出版社，2001年。看起来又有数据、又有归纳，他的分析过程应该足够严密，他的结论也应该足够可靠吧。 然而，不幸的是，这43家公司在被定义为“卓越”那一天起业绩就开始下滑，过了几年有些公司消失了。对于那些还存在的公司，金融分析师米切尔·克雷曼根据《追求卓越》的描述按照和“卓越”公司相反的标准，制作了一个“不卓越”公司“灾难”投资组合。在随后的五年（1981-1985年）中，“卓越”公司中有62%公司的投资回报低于市场平均水平，而“不卓越”公司中64%的公司投资回报高于市场平均水平。五年期间“卓越”公司的整体投资回报为181.8%，而“不卓越”公司的整体投资回报高达297.5%。Clayman Michelle，“In Search of Excellence：The Investor’s Viewpoint.”Financial Analysts Journal，MayJune 1987，或参见 http：www.professionalwealth.com.auadminfilecontent3c2PW%20In%20Search%20of%20Unexcellence.pdf，如果用利润率作为评价指标也能得到相同的结果，参见Phil Rozenberg，The Halo Effect and the Eight Other Business Delusions That Deceive Managers，Appendix 1B，Free Press，2009。也就是汤姆·彼得斯所定义的“卓越”公司的表现要远远差于那些“不卓越”的公司。那么，我们是否可以认为他所总结的八项特质是这些所谓的“卓越”公司变得不卓越的原因，从而应该反其道而行之呢？我相信也没有人愿意这么做，毕竟至少从字面上看，这八项特质都是用褒义词形容的。 我们可以看到公司的绩效有“向平均回归”的趋势，那些“卓越”的公司在接下来一段时间往往会表现稍差。如果汤姆·彼得斯使用另外一段时间的公司指标定义“卓越”公司，他很有可能得到另外一批公司作为研究对象，甚至包括一些被使用1961年至1980年这个时间段进行“卓越”公司定义排除在外的“不卓越”的公司。 这里，可以看到很多管理“大师”可能犯下的研究方法上的纰漏。首先，彼得斯等人混淆了因果关系。他们认为找到了使得公司走向“卓越”的特质。我们普通人经常会做一些错误的归因：把成功归功于自己的才能；而将失败归罪于运气不佳。而管理学“大师”往往会把他们所钟爱公司的成功归因于出色的管理团队，先进的管理理论，以及“卓越”的特质。但是，正如最“卓越”的公司也会受随机性的影响“向平均回归”一样，它们的成功与“卓越”很大程度上也是拜运气所赐。当然，“大师”们以及许多公司的管理者往往会不承认这一点。所以，彼得斯总结的这些特质颠倒了因果关系，他们不是因为拥有这些特质而“卓越”，而是因为“卓越”而被彼得斯总结出这些特质，这些特质是“卓越”的结果而不是“卓越”的原因。其次，“卓越”理论，因人而异，见仁见智。正如汤姆·彼得斯2004年距《追求卓越》第一次发行22年之后，在新版《追求卓越》的序言中所说：“我们非常清楚，如果其他研究人员看到了相同的数据，可能会得到不同的卓越要素。尽管如此，我们不打算更改这八大卓越特质”。汤姆·彼得斯著，胡玮珊译，《追求卓越（珍藏版）》序言，中信出版社，2009年。那么，彼得斯凭什么忽视那些卓越要素呢？难道是因为那些要素不重要还是因为那些要素的解释能力、预测能力不强？我们不得而知，至少彼得斯在书中没有列出其他可能的卓越要素，当然也就不会解释为什么要舍弃那些要素而使用这八项要素了。 综上所述，如果基于不同的“卓越”公司，不同的数据，彼得斯也会得到相同的“卓越”特质。并且，如果基于相同的数据，可能会得出不同的卓越要素，但是彼得斯也会很轻易地忽略掉其他“卓越”要素。不论数据是什么，从数据可能得到什么样的结论，彼得斯都会坚持他所提出的八项“卓越”要素。甚至为了支持他的结论，彼得斯不惜伪造数据。彼得斯本人也曾坦承“这无关紧要……我承认：我们伪造了数据”。Tom Peters，“Tom Peters’s True Confessions”，Fast Company，Nov.30，2001。几天后，汤姆·彼得斯又在《商业周刊》上否认他曾经“伪造”数据。“The Real Confessions of Tom Peters：Did In Search of Excellence fake data？A magazine suggests it did”，Business Week，Dec，3，2001。但是，如果仔细检查一下汤姆·彼得斯如何获得这62家企业的名单，就知道是否用“伪造”这个词并不重要。为了获得“卓越”企业名单，他在麦肯锡的同事之间征询那些“聪明人”的名单，并且问哪些公司做的比较“酷”，由此得来的62家公司名单。彼得斯所谓的“卓越”特质，更多是基于他个人的臆想，而与事实无关。他所谓的研究只不过是一些可有可无的点缀罢了。一位批评者的评论概括了和《追求卓越》一样很多管理“大师”的思想来源，“如同整个管理思想史中常见的那样，书中提供的证据都是一些趣闻轶事——正如我们大家知道的，趣闻轶事有可能只是杜撰的传说而已。归根结底，这八项特质读起来非常像一个在一大早俯视旧金山港湾的人，突然灵光闪现编造出来的东西。……《哈佛商业评论》的一位批评家指出，此书的主要结论仅仅是‘未经证实的归纳’。”Matthew Stewart著，任文科译，《管理咨询的神话》，人民大学出版社，2009年，p188。 第二节 方法的误区 管理学“大师”汤姆·彼得斯根据对“卓越”公司的研究总结出的一套“卓越”特质作为其《追求卓越》整个理论体系的基础和来源。且不论汤姆·彼得斯的初衷如何，他研究方法本身可能存在一定误区，而很多人也会有意无意地犯类似的错误。 所谓的“成功案例” 能够被汤姆·彼得斯称得上“卓越”的公司往往是成功的公司。这也是现在很多人的做法，现在很多管理理论和解决方案有所谓的“成功案例”作为支撑，它们会扯上一些成功公司或项目来证明自身的有效性。“成功案例”在解释概念时确实是一个很好的辅助手段，但单纯通过这些“成功案例”就能证明方案管用嘛？在讨论之前我们先做一个心理学实验。考虑在下面情况下，你将如何选择？ 四张扑克牌，某个人告诉你可能存在一个规律：“如果某张扑克牌的一面是一个元音字母，那么它的另外一面一定是一个偶数。”如果要验证这个说法，需要翻开哪张扑克牌？ E K 4 7 研究者将上述题目呈献给128名大学生，59名学生选了“E和4”，是最常见的答案。42名学生选择了“E”，只有5名学生给出正确的答案“E和7”。你的答案是什么？如果你和大多数学生一样，选择了“E和4”，那么说明你和他们一样，存在“证实偏差”（confirmation bias），也即你更希望证实规则而不是证伪规则，更偏好那些与假设相一致的信息而不看重甚至忽视那些和假设不一致的信息。 对于需要翻开“E”这一点，大家都没有什么疑问，因为E是原音字母，如果它的背面是一个奇数，就能证明这条假设就不成立。但如果你翻开“4”的另一面是一个元音字母，那么你只是对你的假设更有信心，对这个假设是否成立没有任何影响。相反，如果你翻开“4”的另一面是一个辅音字母，它只能说“如果某张牌的一面是一个辅音字母，那么它的另一面可能是一个偶数”，它和“如果某张牌的一面是一个元音字母，那么它的另外一面一定是一个偶数”这个假设没有任何矛盾。然而，如果你翻开了“7”，另一面却是一个元音字母的话，你的假设就完全被推翻，因为这时候“如果某张牌的一面是一个元音字母，那么它的另一面可能是一个奇数”。大多数人，在这个问题上有意无意地犯了错误。 而如果我们把这个问题变换一下，把“元音字母”、“辅音字母”变成“采用某个方案”、“不采取某个方案”，而把“偶数”、“奇数”变成“成功”、“失败”，这个假设就变成“如果采取某个方案，那么就会取得成功”。这时，这几张扑克牌变成了下面的样子。 采取某方案（E） 不采取某方案（K） 成功（4） 失败（7） 你再回过头来看这个问题，这时你应翻开哪些扑克牌决定是否采用这个方案呢？很多人也会有意无意地犯了上述错误，他们倾向于翻开“采取某个方案”以及“成功”两张扑克牌。很少有人愿意翻开“失败”这张扑克牌，看一看该方案的失败案例。“证实偏差”是我们普通人可能会犯下的错误，但“大师”们也会不自觉甚至故意地在构建理论时犯下类似的错误。 气功中的大师最多，所以不妨以气功治病为例。中国曾经有一阵子气功热，在这股热潮中，涌现了一批又一批的气功“大师”。这些“大师”有一堆奖章、锦旗、感谢信来证明他们真的能治病救人，证明他们的功法真的有效。这些“大师”的信徒也极为热心地传播这些“大师”一个又一个的传奇故事。我们能否单凭“大师”治好的这些案例就判断他们的功法是否有效？这种做法就像我们前面的扑克牌游戏中，只翻开了元音字母E那张扑克牌一样。我们还应该翻开7那张扑克牌，看一看有多少被气功大师“发功”的病人没有任何好转。另外，我们知道很多病哪怕不进行治疗，病人“挺”一段时间也会慢慢好起来，这就是所谓的“自发性康复”，所以也应该看看是不是只有“发功”才能治好病。我们应该在下表中填上数据： 康复（4） 未康复（7） 发功（E） Ⅰ（发功后康复） Ⅱ（发功后也没有康复） 未发功（K） Ⅲ（没有发功就康复了） Ⅳ（没有发功也没有康复） 我们应用数字分析一下。如果这是一个顽症，没有“大师”的救治，1 000个病人中的800人都无法康复，也就是第IV个格子里有800人，第III个格子里有200人，只有200（800+200）=20%的人能够康复。这时大师出现了，他对100个“幸运”的病人发功，其中99%的人康复了，也就是第I个格子有99人，第II个格子只有1人，那么这位“大师”可以说“功到病除，妙手回春”，功法确实起了作用。如果大师发功的这100人里面只有不到20人康复，也就是和让病人自己康复相比较没有起到更好的作用，甚至越治越坏，我们将这些大师称为“骗子”对他们也不是不公平的做法。 康复 未康复 发功 Ⅰ（99） Ⅱ（1） 未发功 Ⅲ（200） Ⅳ（800） 功法有效 康复 未康复 发功 Ⅰ（10） Ⅱ（90） 未发功 Ⅲ（200） Ⅳ（800） 功法有效 虽然第Ⅰ个格子不到20个案例，但他和他的信徒们会拿这几个案例大肆宣扬，诸如“某人已经到了癌症晚期，经过气功大师的发功后逐渐康复”的事例会被广为传播。我暂时没有找到对气功治病的统计研究，一句题外话，我曾试图寻找这样的数据，但看到2010年一个刑事案件后我彻底放弃了搜寻的努力。某著名大学的外科教授因他人对其手术疗法提出质疑而雇人对批评者人身攻击，因此被判入狱。虽然该教授一直自认清白，但一直未能提供有说服力的数据证明其手术有效，至少在写作本书过程中我没有找到这样的数据。但是这里有一个“圣水”治愈癌症的类似例子。卡尔·萨根（Karl Sagan）曾经调查人们到法国鲁尔德（Lourdes）去触摸圣水以治愈癌症的传闻。经调查发现：造访该地的癌症患者的治愈率低于自发性复原的统计数字，也低于未曾前往鲁尔德的平均治愈率！Carl Sagan，The Demon?Haunted World：Science as a Candle in Dark，Headline Book Publishing，1997，p228-229. 中译本：李大光译，《魔鬼出没的世界》，海南出版社，2010年。 即，虽然有几例去了鲁尔德触摸圣水治愈癌症的案例，但总体而言，去鲁尔德触摸圣水对治愈癌症不会有什么好的效果，甚至可能有负面作用。 如果你弄明白了上面的分析过程，当有人以包装好的“成功案例”向你推销解决方案时，你应有足够的警惕性。他们往往列举一系列知名公司，然后向你宣扬这些公司都因采用了他们的解决方案而取得了成功。更为激进的推销人员会同时列举一系列没有采取他们解决方案而走向失败的案例，然后告诉你，“看，这些公司因为没有采取我们的解决方案，现在业务都难以为继了”。他们摆在你面前的是“要么采纳解决方案，要么失败”的严酷选择。听起来就像很多宗教宣传一样“信奉XX（通常是XX神或者XX宗教），死后你将上天堂；否则，死后你会下地狱。”看来你没别的选择，只有乖乖地采纳他们的建议了。 但，且慢，这些案例都只是上面表格中第I个格子（发功后病人康复）以及第Ⅳ个格子（没有发功也没有康复）的案例。那么他们所推销的解决方案有多少失败了呢（格子Ⅱ里面的案例）？这个数字恐怕无解，各个“大师”、各家公司都热衷于编纂“成功案例”，而不会费心去编纂“失败案例”。并且，我们还要考察这些被鼓吹的解决方案是不是唯一的成功之路，是不是还有其他方法也会通向成功之路（格子Ⅲ中的案例）？但是，正如一句谚语所说“如果你有锤子，整个世界都变成了钉子”。针对你的问题，这些“大师”或者公司只会用这种方法来解决，或者如果用别的方式解决问题则赚钱的将是别人而不是他们了。 1980年代后期美国经济陷入萧条，美国企业都在努力寻找走出困境之路。咨询顾问哈默（Michael Hammer）、钱皮（James Champy）等人1990年宣称应该从业务流程方面寻求改进企业的机会，通过削减业务运营的成本提高客户服务提高竞争力，提出了业务流程再造的理论（Business Process Reengineering BPR）。很多业务流程再造的宣传者希望能够通过对业务流程颠覆性的变革“寻找企业10倍速的而不是10%的增长机会”。当时看来，BPR是治疗美国经济的灵丹妙药。福特、施乐等公司因为采取BPR对其业务流程进行突破性改造而获得了巨大的回报。根据1993年的调查，世界500强企业中65%的企业宣称已经进行或者将要进行业务流程再造。然而，热潮过后的结果如何呢？2001年的一份统计研究显示，70%的业务流程再造项目以失败而告终。Guangming Cao，Steve Clarke，Brian Lehaney，A critique of BPR from a holistic perspective.Business Process，Management Journal，2001，Vol.7，Issue 4，332-339或参见Michael Finley，It’s Hammer Time!Michael Hammer Reengineers Reengineering，http：www.mfinley.comexpertshammerhammer.htm。 这里并不是说业务流程再造是一个蹩脚的解决方案。但正如每个有些理智的人都不会用治疗跌打损伤的药去医治胃病一样，我们现存的问题并不一定是那些“大师”手里仅有的“锤子”能解决的（格子III里面的可能性，也就是使用其他方法解决问题的可能性），我们不能因为别人的鼓吹和观念的流行就一股脑采取这些方案。并且，我们也要仔细考虑一下方案失败的可能性（格子II出现的可能性），以及如果真的出现了这种情况我们能否承担失败所带来的损失。这些都不是“大师”会热心告诉我们的，即使告诉我们也只是一笔带过，这些都要我们自己仔细斟酌考量。 事后诸葛亮 《追求卓越》一书中所定义的“卓越”公司都是彼得斯在写书时的“卓越”公司，他在试图解释这些公司卓越的奥秘。这和很多理论家的做法一样，他们总是在总结成功公司的经验。然而，事后的总结是否可信呢？这种事后的总结是否真能找到企业成功的原因所在呢？ 我们每个人肯定都受过这样的抱怨，“我早就知道你应该……你看，现在弄成这个样子，你后悔了吧？”这个抱怨可能来自你的配偶，你的老板，或者你自己。句子中的省略号，可以用如下内容代替：开车在某个路口左转右转，买入卖出某只股票，开展放弃某项业务……这个列表可以无限扩展下去，每位读者都能在这个列表里添上自己最近遭受到的几个抱怨。抱怨你的人会在当时为什么建议你做出这样那样选择的原因上列举一堆理由。但你大可不必为此感到过分自责，这并不一定证明你不如别人聪明或别人的理由都是对的。 首先，事后总结理论的人和当事者并不处在相等的地位上，其拥有的信息和看待问题的角度大不相同。当事者在事件发展过程中很难看透各种重要与不重要的线索交织在一起的谜团，正所谓“当局者迷”。1859年，达尔文出版了《物种起源》一书，然而当年发表达尔文论文的伦敦林奈学会却宣称过去一年“没有任何重大的发现”。1940年代，最早的商业计算机UNIVAC问世。然而，1943年IBM的创始人Thomas J.Watson曾经断言“我认为全球计算机市场的规模为5台”。即使UNIVAC的发明者，两位宾夕法尼亚大学教授，在1948年的一份备忘录上也只列举出了计算机的24家潜在用户。 如果事后回顾历史事件，许多线索仿佛都很清晰。现在，任何一个受过初等教育的人都知道达尔文的进化论改变了生物学界甚至整个人类的世界观。现在即使在最不发达地区的人们也知道计算机改变了世界。一切事后看起来那么显而易见的事情，却逃过了当时最聪明的人的眼睛，这就是所谓的“事后聪明”。事后回顾的人和当事人处在不对等的地位上。事后回顾的人知道事情发展的进程与结果，并且已经“过滤”掉了他们认为无关的信息。当事人却要面对千头万绪的事实的迷雾。 正如我们回顾历史会认为1889年希特勒的出生对世界历史进程有重大的影响，如果当时把他扼杀在摇篮里就能拯救数千万人的生命。在当时的人们看来，他只不过是那年数十万在德国出生的婴儿中的普通一员，没有任何特别之处。这个例子看起来有些极端，但理论家和决策者处在不对称的位置却是一个不容置疑的事实。“理论家”永远是事后总结出“应该”怎么做的清晰明了的理论，他能够从结果向前追溯，就如从二战能够追溯到希特勒的出生一样；但“决策者”永远活在当下，他必须在诸多可能的选项中进行抉择并面对诸多可能的结果，正如选择在数十万1889年德国出生的婴儿中关注哪一个来避免战争的发生一样。 其次，事后总结的理论中的原因和结果之间可能没有任何关联性。如果你是一个投资者，你可以想象萨达姆被捕会对美国国债产生什么样的影响？这将影响你继续持有还是卖出美国国债。2003年12月萨达姆被捕，彭博社13：01打出这样的新闻：“美国国债上涨：侯赛因被捕可能不会抑制恐怖主义。”但是，不幸的是，半小时后，美国国债下跌了，他们又不得不打出这样的新闻：“美国国债价格下跌：侯赛因被捕提升了风险资产的吸引力。”Nassim Nicholas Taleb，The Black Swan：The Impact of the Highly Improbable，Random House，2007，p74. 中译本：万丹译，《黑天鹅：如何应对不可知的未来》，中信出版社，2008年。同样都是萨达姆被捕，既能解释美国国债价格上涨也能解释美国国债价格下跌，两个理论仿佛都能自圆其说。不过，还有一个可能性就是美国国债的上涨和下跌和萨达姆的被捕没有任何关系。不论最终美国国债是涨是跌，这些专家都能将萨达姆被捕一事和其串在一起讲一个好听的故事，但这个故事是否真的是那回事儿就要另当别论了。 最后，现在很多“理论”都是通过事后回忆得来的，但这些事后回忆的证据却不那么可靠。一个企业如果成功了，会总结它的“成功经验”；如果一个企业失败了，会总结它的“失败教训”。并把这些经验和教训与企业的成功与失败联系起来，一切看起来都是那么合理，那么自然。但是，事后的回忆经常会过滤甚至歪曲事件发展进程。Barry Staw曾经让20个小组的MBA学生解决一道财务问题，每个小组由三人组成。Staw让这些小组根据公司当年年报预测其下一年的收入及股票走势。在学生们给出预测之后，Staw随机给这些学生一些反馈，当然学生们并不知道他们所获得的反馈是随机的。10组学生得到的反馈是，他们的预测十分准确，接近完美；另外10组学生得到的反馈是，他们的预测和实际情况相差很远，错得离谱。实际上，这两组学生的表现和研究者给他们的反馈之间没有任何关系。然而，当Staw让这两组学生回忆他们预测的过程时，这两组学生的回忆却大相径庭。和那30名“失败者”比起来，那些“胜利者”回忆他们的团队更加团结、更加积极主动、更加具有开放性，并且能力更强。Jeffrey Pfeffer，Robert I.Sutton，Hard Facts，Dangerous Half?Truths and Total Nonsense：Profiting From Evidence?Based Management，Harvard Business Press，2006，p49.事后的回忆和总结会让我们对原始的真相进行加工、过滤甚至歪曲、编造，以使一切看起来那么自然，那么符合逻辑。但是，我们所回忆的证据是否真的反映了事物发展的真实进程，在这个问题上就要打一个问号了。 时髦的思想 人们决定是否采纳某种思想或方法的另一标准是看这个方法是否足够时髦，是否新颖，所以我们经常看到一些类似“世界五百强企业中的x%都在推行某某某方案”的广告。与追逐热门相反的另外一个极端是刻意的领异标新，一定要与流行唱反调，对于不是土生土长（not from here）的东西一律采取排斥的态度。 1980年以来，全面质量管理（TQM）、质量圈、企业流程再造、平衡计分卡、知识管理、学习型组织、六西格玛、核心竞争力等各种管理理论像走马灯一样来了又去，去了又来。1950年代到1970年代，一个管理概念从引入到流行之间要间隔14.8年，到1980年代需要7.5年，到1990年代只需要2.6年了。Des Dearlove，Stuart Crainer，“Whatever Happened to Yesterday’s Bright Ideas？”，Across the Board，2006，Vol.43，No.3.当一个概念不再时髦，人们就开始热烈拥抱下一个概念。1980年代早期，美国制造业为缩短和日本企业之间的质量差距，引入了质量圈的概念。1980年和1982年的调查显示，当时90%的《财富》500强企业采用了质量圈的管理方法。然而，几年后的调查显示，到1987年，当初采用质量圈管理方法的《财富》500强企业中有80%的企业放弃了这个方法。同样，曾经有一度企业热烈拥抱“企业流程再造BPR”的概念，当时的公司几乎被分为两类，一类是已经采用了BPR的企业，另一类是即将采用BPR的企业。随着1995年、1996年一些批评文章的发表，BPR的热潮迅速退却。有评论家说道：“［商业思想］这个产业和电影产业、音乐产业更为相似。它的经济原理是针对大众生产思想，这个产业的成败关键在于能否抓住大众的注意。” 当前一波管理思潮在实施过程中逐渐暴露了它的缺点之后，马上就有新的一波管理思潮涌入管理者的视野。然而，很多新潮的管理思想都是新瓶装旧酒。“它们［管理思想］已经存在数年的这个事实，丝毫不阻碍将它们重新包装成为当前的风尚。严酷的真相是，大部分管理思想都远不是原创的。大部分伟大的想法都已经被发现，它们只不过被以不同的方式重新发现和重新表述。”同上。这些被重新包装和重新表述的管理术语、管理思想造成了管理理论的混乱。正如诺贝尔经济学奖得主司马贺（Herbert Simon）所说：“管理理论各种术语的数量远远超过了术语指代的新概念的数量，而且空洞的居多，这（对学生）会造成极为不利的影响，可能把原本非常直接的东西弄得更加复杂和混乱。孔子非常重视‘正名’，所以我们该多‘正名’，而不应该制造许多名目。”Herbert A.Simon著，詹正茂译，《管理行为》，机械工业出版社，2007年，p23。司马贺所引孔子的“正名”出自《论语·子路》，原文是：“名不正则言不顺，言不顺则事不成，事不成则礼乐不兴，礼乐不兴则刑罚不中，刑罚不中则民无所措手足。故君子名之必可言也，言之必可行也。君子于其言，无所苟而已矣。”这句话的解释向来存在争议，在某种意义上司马贺对孔子的“正名”在一定程度上存在误解，这个“名”可能是孔子所说的“唯器与名不可假人”中的“名”，是名誉、名分的意思，而不是普通语法意义上的名词（杨伯峻《论语译注》）。这段话是孔子为了回答他的弟子子路关于如何“为政”的问题的回答，也就是关于如何管理国家的问题的回答。但是，按照司马贺的“误解”也可以对这段话敷衍出一段有意义的管理学思想。如果无法规范名称（名）则无法顺利地沟通（言），如果无法顺利地沟通则无法开展事业（事），这样更谈不上文化建设（礼乐），如果没有文化建设为基础则无法制定合理的制度（刑罚），如果没有合理的制度则人们将不知如何是好（无所措手足）。管理者（君子）对于名称绝对不能随随便便的（无所苟）。所以，规范的名称是组织中个体合适的行动的基础。 许多新概念、新名词都是为了创新而创新。例如，某大型企业有若干按照地域划分的子公司，这些子公司销售类似的产品，提供类似的服务。可以说，各子公司做着类似的事情，所以也会遇到类似的问题。针对这些问题，各子公司也会想到相类似的解决方案。然而，在每年的经验交流会上，各子公司希望向其他子公司彰显自己具有独到的创新能力，他们热衷于宣讲本年度所采取的新点子。如果实在没想到什么新点子，他们就将以前的解决方案用新的名词包装去上台宣讲。或者即使他们真的独立想出了新点子，但得知其他子公司也有相同的解决方案之后，他们也会刻意冠以不同的名称上台宣讲。这就造成类似上面司马贺所说的情况，虽然实质性概念不太多，但新的名词却层出不穷。同时使得各子公司每年都在独立地做着不同的事情。 管理者追逐这些管理时尚一个重要原因也许如彼得·德鲁克所说：“思考是一项艰苦的工作。而管理时尚是思考的神奇替代品。”Tom Davenport，“Peter F.Drucker——A Meeting of the Minds”，CIO Magazine，Sep.15，1997.追逐时尚的另外一个原因可能是现有的管理实践看起来过时了，看起来不够“酷”。然而，放弃思考，追逐管理时尚往往要付出惨重的代价。为了应对来自日本的竞争，1981年，福特汽车聘请戴明（Edwards Demming）推广全面质量管理（TQM）计划。在经历1980年代初的长期亏损之后，1986年福特汽车终于成为美国最盈利的汽车制造商。Andrea Garber，“Management：Ford Embraces Six Sigma”，New York Times，Jun.13，2001.http：www.nytimes.com20010613business13QUAL.html？pagewanted=1.然而，随着老一辈人的退休，新的管理者开始追求一些“创新”的概念。这些新概念包括，进入零部件回收利用产业，开办盈利性质的司机培训项目，成立品牌汽车维修连锁店等。福特汽车追求创新的概念没有错，但是它忽视了对质量的执著。1990年代末，一系列质量引起的召回事件使企业蒙受了巨大的损失并陷入危机。这时公司才想起重新将质量放到重要的位置，不过这次质量运动是在当下时髦的“六西格玛”旗号下进行的。然而，如果福特当初能够一直坚持全面质量管理，它有机会避免很多问题与损失。 我这里想说的是，追逐热门与标新立异都没有错。但是在采纳时髦思想之前最好能认清这些思想的本质并清醒地认识它可能对企业造成的影响，不应被其华丽的包装所迷惑。 第三节 人的误区 我们在做决策时经常有两种方式：一种方式是几乎不过脑子的“差不多”的凭直觉做出决策、另一种方式是经过“深思熟虑”做出决策。诺贝尔经济学奖得主、经济学家、心理学家卡尼曼（Daniel Kahneman）将这两种决策方式对应的思维方式做了区分，分别叫做第一系统思维和第二系统思维。Daniel Kahneman，Maps of Bounded Rationality：A Perspective on Intuitive Judgment and Choice，Nobel Prize Lecture，December 8，2002，http：nobelprize.orgnobel_prizeseconomicslaureates2002kahnemann?lecture.pdf. 本章中下面一段的有关认知偏差的讨论以及下一章中有关实验心理学的讨论大多是经济学家和心理学家沿着卡尼曼和特沃斯基（Amos Tversky）等人开创的研究路线取得的成果。第一系统思维是指我们的直觉系统思维，它往往能够根据有限的线索快速给出结论。直觉系统思维常常是快速的、自动的、无需意志努力的、内隐的并受情绪控制的。第二系统思维是指我们的理性系统思维，它会对信息进行理性的逻辑分析。理性系统思维常常是较慢的、有意识的、需要意志努力的、外显的和逻辑推理过程。 我们经过直觉做出的判断往往十分准确，并且通过直觉系统做出判断与决策也是我们赖以生存的基础。例如，我们如果看到毒蛇或者蜘蛛会产生本能的恐惧与逃避，而根本不会先思考这个生物可能给我们造成什么样的伤害。我们经过了大量的练习以后能够自动击打过网的网球，而不会想起学球时教练传授技术要领口诀。但有些问题是不能用直觉系统思维给出答案的，当有人问你“1 234乘以5 678等于多少”时，除非你是拉马努金那样的天才，否则你一定要借助于理性思维系统使用纸笔好好演算一番了。 在直觉系统让我们取得了一次又一次的成功以后，我们越来越信任自己的直觉。然而，稍等，下面会有一系列例子来挑战这种信任。看一下Shepard给出的下面这个图，请你判断一下哪张桌子更窄？ 如果你用你的直觉系统给出判断可能会给出第一张桌子更窄的答案。然而，如果你动用一下你的理性思维系统，用一把尺子来测量一下两张桌子的长与宽，你会发现两张桌子的长宽比是一样的。是不是出乎你的意料？在这里，你的直觉欺骗了你。 人的认知资源是有限的，各种不同的因素——时间、认知负荷、重要性——影响人们采取哪个系统进行思维。如果时间紧迫不得不快速作出决策，这时人们通常倾向于选择较为快速的直觉系统思维。理性系统思维需要进行认真思考，如果人们心里面同时想着许多其他事情，也就是认知负荷较大时，也会倾向于采取直觉系统思维。但如果决策影响重大，这时人们往往倾向于停下来仔细考虑一番，也就是使用理性系统思维进行思考。 当然，这也不是绝对的，两个系统总是频繁地交替工作。直觉系统思维的结果往往作为理性思维系统的输入。理性思维系统以直觉系统思维的输入为基础进行更为深入的思考和修改。想象一下你坐在风驰电掣的过山车中，过山车把头朝下的你带到了几十米的高度。你的直觉系统本能地产生了恐惧“啊呀，不好，我要被摔死了”；而这时你的理性系统思维会告诉自己“不要怕，这是在玩过山车，过山车只是游乐园的一个娱乐项目，从来没有出过险情。并且，刚才我已经系好了安全带，不会有危险的”。不过，即使你想明白了，也不能完全阻止你的本能给你带来的恐惧感以及伴之而来的紧张、流汗、肾上腺素水平提高，这也是过山车这样的游戏魅力所在。正是由于这种交替工作，理性思维系统往往无法有力地修正直觉系统思维所产生的偏差，正如作者本人的理性推理告诉我坐过山车不会有任何危险，但我从感情上讲从来不敢去试一试一样。 第一系统思维利用我们的直觉，在我们无意识的情况下帮助我们做出判断与决策，我们甚至往往没有意识到它的作用。虽然它在大多情况下运行良好，但它有时会让我们误入歧途。正如卡尼曼所说，“认知错误的一个阴险特性就是我们无从知道错误正在发生，我们几乎从未发现自己正在犯着直觉的错误。”Daniel Kahneman，Dan Lovallo，and Olivier Sibony，Before You Make That Big Decision...，Harvard Business Review，June 2011，p50-60.正因如此，我们大可不必对自己做出的决策自信满满，它很可能无意中受了人类天生的、根深蒂固的认知偏差的影响，即使犯了错我们也不自知。拜心理学家的研究所赐，研究者已经对人类认知偏差有了深入研究。兹举几例。 处理数字证据时的偏差 人类的直觉系统思维是人类百万年为了适应自然环境进化而来。但数字进入人类社会不过是最近几千年的事情，而人类为了在社会中生存不得不每天面对数字是最近几十年甚至最近几年才出现的新情况。人类还没有足够的时间进化出一套能够轻松处理数字所需的直觉系统。所以，虽然我们经过各种教育发展理性系统思维来处理数字化证据，但它还不足以校正我们的直觉系统思维在处理和整合数字证据时所出现的这样或那样的偏差。兹试举几例。 易得性直觉导致对数值估算偏差 中国（包括港澳台）有67家企业进入2011年《财富》世界500强名单，下面是其中的10家企业。 第一组：中国移动通信、中国银行、中国电信、联想集团、宏基电脑 第二组：鸿海精密、来宝集团、宝钢集团、华为技术、中远集团 请问哪组企业2010年的营业收入更高一些？ 你可能倾向于认为第一组企业的营业收入要高一些，而实际情况是第二组企业的营业收入要高出第一组企业营业收入一成以上。第一组企业2010年营业收入为2 160亿美元，第二组企业2010年营业收入为2 440亿美元。中华人民共和国商务部网站http：www.mofcom.gov.cnxglj500fg2011500fg2011zhong.shtml。第一组企业是中国最著名的企业，它们渗入了国人生活的每个角落，这些企业甚至时不时还会在公众中引发一些有关垄断的争论。而第二组企业中的鸿海精密是这10家企业中最大的一家，在2010年它旗下的富士康公司员工的连续发生意外身亡事件之前，很多人对它几乎闻所未闻。对第二组企业中最小的一家——中远集团，很多人也是闻所未闻，但是它的营业额也要比鼎鼎大名的联想集团高15%。对这些大众几乎闻所未闻的企业，我们往往会低估它们的价值。 再举一个例子：请对2008年中国人口死亡原因进行排序。1代表最常见的死亡原因，2次之，以此类推。火灾、交通事故、呼吸系疾病、脑血管病。 如果你查一下《2009年中国统计年鉴》，你也许会大吃一惊，上述的死亡原因就是按照死亡人数从少到多的顺序排列的。火灾（0.15万人）、交通事故（7.4万人）、呼吸系疾病（119.4万）、脑血管病（170.1万）。援引自《2009中国统计年鉴》。即死于火灾的人数最少，而死于脑血管疾病的人最多。即使你说对了顺序，你也一定会低估前两种死因和后两种死因之间的差距。2008年中国死于火灾的人只有1 521人，死于交通事故的只有7.4万人。而死于呼吸系疾病的人有119.4万，死于脑血管疾病的人有170万。也就是，如果死于火灾的人是1的话，那么死于交通事故、死于呼吸系疾病、死于脑血管疾病的人是50、800、1 100。由于交通事故、火灾造成的死亡给我们留下了深刻的印象，很多事故会引发大幅的媒体报导、社会宣传。而罹患呼吸系疾病和脑血管疾病的病人在病房默默死去，除了他们的家人之外，几乎没有任何人知道他们的逝去。我们每天小心翼翼防火，殊不知脑血管疾病的危险是火灾的1 100倍。 上面两个实例都体现了我们的易得性偏差。特韦斯基和卡尼曼认为，当个体根据某一事件实例的易得性来判断该事件发生的频率时，频数相同的事件，如果实例更容易回忆，那么人们会认为该事件出现的频率更高。因为事件的生动性，我们特别容易高估那些不太可能出现事件的概率。如果刚刚发生一场地震，地震保险的销售会快速上升，而之后地震保险销售下降的速度要相对缓慢一些，这是因为地震的生动记忆在我们的脑海里慢慢消逝。 对随机性的知觉 问题：哪个序列更像随机序列 序列1：XOXXXOOOOXOXXOOOXXXOX 序列2：XOXOXOOOXXOXOXOOXXXOX Gilovich将这两个序列给被试看，结果更多的人认为第二个序列更像一个随机序列，而只有32%的人认为序列1是一个随机序列。两个序列中X和O的比例大概都是一半对一半。第一个序列中相邻两个字母的转换率是0.50，而第二个序列中相邻两个字母的转换率是0.70，第二个序列转换过于频繁了，第一个序列更随机一些。 在篮球运动中，存在一个迷信，认为一个球员如果投中一次或几次之后，他再次投中的可能性会更高一些，这时应该给这个球员更多的传球，这被称为手热现象。然而Gilovich等人对费城76人队的比赛数据研究发现并不存在所谓的手热现象。如果一个球员投中了一次，那么他下次投中的概率和总体投篮命中的概率并没有显著的区别，即不论球员本次出手命中与否都不会影响他下次出手的命中率。这个发现引起了美国体育界的轰动，难道球迷和体育评论员都错了吗？但是，在比赛中明明看到了手热现象。 本段开始的两个序列能更好地解释这个错觉。如果把O看做投中，把X看做未中。虽然第一个序列更符合随机序列的特点，但是一般人们如果看到第一个序列中的连续4个O或者连续3个O就会认为自己看到了手热现象。 赌徒谬误 一个城市中，初一学生的IQ平均值是100。你从中抽取了50名学生，你抽取的第一名学生的IQ是150，则你认为这50人样本的平均IQ是多少？ 这个问题的答案比较隐蔽，正确答案应该是101。虽然我们抽取的第一名学生的IQ是150，但其他49名学生的平均IQ不会受所抽取的第一名学生IQ的影响，还应该是100。所以整个50人样本的平均IQ应该是（49×100+150）50=101。这个问题更为明显的一个表述方式是如果一个赌徒连续输了五把，他第六把会不会手气好一些一定会赢？答案是第六把他不一定会赢，因为第六把赌局的结果并不受赌徒前五把赌局结果的影响。所以这个问题又被称为赌徒谬误（gambler fallacy），一系列的坏运气之后不一定跟随着一个好运气。我曾经和同事一起坐飞机，他说他最不喜欢听飞机上介绍“机长安全飞行一万小时”这样的广播，因为他觉得机长“都已经安全飞行一万小时了，这一次很可能出事儿”，坐飞机的时候总感觉提心吊胆，他也犯了赌徒谬误，认为一系列好运气之后很可能伴随着坏运气。 对基率不敏感（base?rate fallacy） 马克将要从一家享有盛誉的大学完成MBA学业，他对艺术很有兴趣，曾经一度想成为一名音乐家。他更有可能在哪里工作？ A.艺术管理公司。B.咨询公司。 考虑到现在市面上有很多咨询公司，但是艺术管理公司却很少很少，所以马克获得MBA以后更可能获得咨询公司的工作，而不是艺术管理公司的工作，也就是正确答案是B。如果你像大多数人一样回答A，那么说明你对基率不敏感，因为你没有考虑到艺术管理公司的工作职位本身就很少这个因素。 琳达，31岁，单身，坦率直言，性格开朗，她所学的专业是哲学。当她还是一个学生的时候，就非常关注歧视和社会公正问题，同时参加了反对核武器的活动。请从以下选项中选出可能性更高的选项： A.琳达是一个银行出纳。 B.琳达是一个银行出纳，同时是一个活跃的女权主义者。 如果你选择了B，那么你和大多数人的感觉一样。卡尼曼和特韦斯基曾经让86个人进行选择，结果90%的人都选了B。然而，这违背了基本逻辑。琳达必须首先是一个银行出纳，才能是积极从事女权主义运动的银行出纳，所以B的可能性一定要低于A的可能性。这被称为联合谬误（conjunction fallacy），绝大多数人认为更为具体的事件要比更为一般的事件发生的可能性更大。 复合事件估算 一个项目分十个阶段，每阶段都有八成的成功把握，请估算整个项目成功把握有多大。 这个问题的正确答案是10.7%，也就是只有一成的成功概率，我相信你一定会高估这个项目的最终成功率。Cohen等人曾经让人估算一个八阶段彩票的中奖概率，每阶段彩票的中奖概率是18，只有当八个阶段都中奖才算最后中奖。人们认为最终的中奖概率是二十分之一，这比实际的中奖概率要高了100万倍。人们通常都对一个多阶段的复合事件抱有不现实的乐观，这也可以解释为什么我们制定了详细的项目计划，但是到最后项目往往延期。 证据的整合 假设某妇女乳房上有一个肿块，来医院进行乳腺癌检查。经验表明，乳房上的肿块是恶性肿瘤的概率是1100。医生建议该妇女进行X光检查。X光检查结果能够对80%的恶性肿瘤正确地显示阳性，也能对90%的良性肿瘤也能正确地显示阴性。如果该妇女检查呈阳性，那么她长的是恶性肿瘤的几率是多少？ 当研究人员Eddy将检查结果给100个外科大夫看时，其中有95位认为该妇女患乳腺癌的几率是75%以上，这比真实情况高估了10倍。其实该妇女患乳腺癌的几率只是7.5%，是不是也出乎你的意料？ 仔细分析一下，假设一共有10 000位妇女乳房上长有肿块来医院检查。那么根据“乳房上的肿块是恶性肿瘤的概率是1100”，则其中有100人得了恶性肿瘤，根据“X光检查结果能够对80%的恶性肿瘤正确地显示阳性”，这100人中有80人X光检查结果呈阳性。 10 000人中的另外99%也就是9 900人得的是良性肿瘤，根据“（X光检查）对90%的良性肿瘤也能正确地显示阴性”，即对10%的良性肿瘤检查结果显示是假阳性，那么9 900人中的990人检查结果呈阳性。 总结一下，这10 000人中有80人是因为长有恶性肿瘤检查结果呈阳性，有990人是因为长有良性肿瘤检查结果呈假阳性，那么一共有1 070人检查结果呈阳性。所以该妇女因为恶性肿瘤而检查结果呈阳性的可能性是801 070=7.5%。 你可以回想一下，你身边有多少亲戚、朋友曾经被医生“确诊”为罹患某种疾病，但复查后发现是误诊。医生为什么能够这么言之凿凿，就像上面实例中95%的大夫都会过高地估计这名妇女患病几率呢？这是因为他们“通常都假定X光检验呈阳性的患者的癌症的可能性就大致等于X光检查的准确性”。但是，他们忽略了统计学上称之为先验概率的概念，即在获得新的信息之前就能够对一个事件估算的概率，在这个实例中是“乳房上的肿块是恶性肿瘤的概率是1100”这个信息。新得到的证据能够对上述1100这个初始概率进行一个修订。但是因为妇女本身患乳腺癌的概率并不高，所以检查结果即使呈阳性，她真正患癌的可能性也不高。统计学中的贝叶斯公式能够将先验概率和新得到的证据进行整合，我们上面的演算过程就是使用贝叶斯公式的“自然频数”（natural frequency）的表达方式进行的推导。 贝叶斯公式能够将新的证据和旧的证据整合在一起，通过新的证据不断的修订之前的假设。例如，如果上面那位妇女如果再去做一项准确度更高的病理学检验，检验结果和X光检验结果相互独立。“病理学检查结果能够对90%的恶性肿瘤正确地显示阳性，也能对95%的良性肿瘤也能正确地显示阴性”。如果她的病理学检验还是呈阳性，那么我们可以使用和上面类似的过程进行推导。 上面推导过程中，1 070名X光检验呈阳性的人有80人真的患有乳腺癌，而剩下990人都是良性肿瘤。那么，患乳腺癌的80人中的90%也就是72人的病理学检验呈阳性；得良性肿瘤的990人中的5%，也就是50人的病理学检验结果会呈假阳性。这样，她患乳腺癌的可能性就很高了，是72（72+50）=59%，但是距离100%的“确诊”还有很大的距离。 上面例子可以看出，贝叶斯公式可以有效整合先验概率、X光检查结果、病理学检查结果等多条证据。但是普通人，哪怕是那些受过最好教育的医生，也不能使用自己的数学直觉整合仅仅两条证据的结果。 地位造成的偏差 人是社会性动物。人在进行判断与决策时总是处在一定立场上，由于立场的不同、地位的不同决定了人们会做出判断与决策也不同。其间存在的偏差，可能是人们有意为之，也可能是人们无意中犯下的错误。下面是一些例子。 承诺升级 我们身边经常遇到这样的情况，某位强势的经理在激烈的争执之后开展了一个项目，而项目却进展不顺利。虽然旁观的人都看出这个项目已经没有希望，然而该经理为了证明自己的正确性，进一步争取公司的宝贵资源投入到这个处于困境的项目中，希望能力挽狂澜。一批批宝贵的资源被浪费掉，直到项目无可救药为止。这有些像赌徒，在一次次输钱之后，他们会继续赌下去，并且下的赌本越来越大。盼望着自己能时来运转，赢一大笔，以此来证明赌博也是能赚钱的，直到倾家荡产为止。历史上这样的例子也不计其数，其中最典型的就是美国总统约翰逊在越南战争中的决策。 然而，如果事情发生在我们自己身上，假设我们受到“大师”或咨询顾问的鼓动采取了某些行动，这些行动的效果却不尽如人意，我们能够很明智地退出吗？这将是一个痛苦的抉择。 这是因为“一旦我们做出了一个决定，或选择了一种立场，就会有发自内心以及来自外部的压力来迫使我们与之保持一致。在这种压力下，我们总希望以实际行动来证明我们以前的决定是正确的。而且让我们自己相信，自己做出了正确的选择，而且毫无疑问，感觉很好”Robert Cialdini，Influence：Science and Practice 4th edition，Pearson Education Company，2003，p71. 中译本：张力慧译，《影响力——你为什么会说是》，中国社会科学出版社，2001年。。然而，这时消极的反馈破坏了良好的一致性感觉，消除不一致感觉的有效办法就是相信最终会取得成功，并继续追加投入，这也就导致了非理性的“承诺升级”（escalation of commitment）。 产生承诺升级的第一个原因是决策者为了证明自己决策的正确，他们总是积极寻找那些能够支持自己决策的信息，从而产生了知觉偏差。 产生承诺升级的第二个原因是决策者太在乎那些沉没成本了。假设你已经投入200万元在一个项目上，这时项目处在风险之中，如果追加100万元的投资项目有可能成功，如果不追加投资项目将面临失败。这时，很多人会选择追加投资。然而如果换一种情况，假设初期投资是公司另外一个人做出的，你需要决定是否将100万元投入到一个有风险的项目上，这种情况下很多人会选择不追加投资。虽然两种情况都是面临相同的抉择，但是前者太在乎沉没成本了，也就是那些投入已经成为过去，无法挽回的成本。 产生承诺升级的第三个原因是印象管理。决策者为了保住自己的“面子”，保证自己的权威性，很难向他人承认自己的错误。并且，担心承认错误并改变做法会被视为出尔反尔的表现。为了保持自己在他人心目中的形象，只有“坚持”下去。 “坚持，坚持，再坚持”没有问题，但是如果方向错误，坚持只能浪费大量时间、精力和金钱。只有方向正确，坚持才能产生相应的回报。 过度自信 每位父母都觉得自己的孩子更加健康、聪明、可爱。像所有人一样，我们对自己抱有不现实的乐观。90%的司机认为他们的驾驶水平高于平均水平，94%的教授认为他们的授课水平高于平均水平，之所以彩票会有市场是因为人们总觉得自己的手气要比别人好。虽然美国很多人都知道一半以上的婚姻都以离婚收场，然而当新婚夫妇被问及他们是否会离婚的时候，几乎所有新婚夫妇都会对他们的婚姻能够白头偕老抱有坚定的信念。同样，企业家曾经被问及他们所从事的业务所在行业成功的可能性，以及他们自己的业务成功的可能性。当企业家评估同行业其他人成功可能性时，他们认为只有不到六成的成功率；只有39%的人认为成功率会高于七成。而当被问及他们自己的业务时，他们认为成功的可能性超过八成；33%的受访者认为他们“一定会取得成功”Arnold C.Cooper，Reflections on Entrepreneurship，Prize Lecture for Global Award for Entrepreneurship 1997.。 自信确实能够让你生活得更加积极，更加有动力去克服困难。但事关生死或事关金钱时，你是否应该让你的过度自信稍稍降温？假设你是一位外科医生，你自信地认为自己手术成功率能够达到95%，你自信满满地给病人动了手术。但如果手术的实际成功率只有60%呢？如果你在炒股，你是否对自己的炒股技术十分自信，认为自己的买入卖出更加明智，能够更多获利呢？有一项研究表明，在1991年到1996年期间，美国股市的平均回报率是17.9%。而那些过度自信的人频繁买卖他们的股票，他们的平均回报率只有11.4%。Bard M.Barber，Terrance Odean，Trading Is Hazardous to Your Wealth：The Common Stock Investment Performan

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